DBMSとは、データベース（DB）をコンピュータで取り扱う際に必要とされる構築から管理・運用まで行うためのソフトウェアを指します。分かりやすく言うと、**データの集合体であるデータベース（DB）を使えるようにしたり、保全したりするソフトウェアのことを表します。**

DBMSは、データベース管理システム（DataBase Management System）の略で、読み方が気になりますが、そのままデー・ビー・エム・エスあるいはディー・ビー・エム・エスのようにアルファベット読みするだけです。

*データベース（DB）とは、情報を蓄積したり検索したりする機能を有するデータの集合体を指します。*主にコンピュータシステムで利用します。データベースをコンピュータで利用可能にしたものを、データベースシステムと言うこともあります。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

データベース管理システム（DBMS）とデータベース（DB）の違いですが、*データベースは蓄積されたデータの集合体、あるいはその保存されたデータ領域やファイルを指します。*データベース管理システムは、そのデータベースを作成したり検索したりするための管理ソフトウェアを指します。

図書館に例えて言うと、図書館に陳列されている図書の集まりがデータベースで、その図書を陳列する棚割りや検索のシステムがデータベース管理システムに相当します。

データベース管理システム（DBMS）の利用目的は、その処理能力と検索効率にあります。ちょっとした資料は、表計算ソフトで足りますが、その量がどんどん増えたり項目を追加していくと必要な情報がすぐに見つけにくくなってしまいます。

*データベース管理システムは、小規模なものから大規模なものまで対応し、データ件数が膨大なものは人手に頼るより桁違いに効率的です。*近年の電子データ管理にもうってつけで、ECサイトや小売の顧客データや売上管理、銀行取引など多岐に利用できます。データが増大するにつれてデータ分析による需要予測等にも威力を発揮します。

DBMS（データベース管理システム）は、データベースをコンピュータで利用する際に必要とされるデータベースの構築ならびに管理・運用機能を有するソフトウェアです。提供される機能は、*データベースをコンピュータで効率的に利用する際に必要です。*詳細は以降で解説していきます。

構築機能により、*データベースをコンピュータシステムに初期設定し、利用できる状態にします。*具体的には、コンピュータシステムへの導入作業を行い、初期設定時に必要となるシステム資源を割り当てるとともに、データベースをあらかじめ作成してデータ作成などのリクエストを受付できる状態にします。

管理機能により、*システム構成に依存しない論理構造を用いて設計したデータベースを、設計内容に基づいて管理することができます。*

具体的には、データベースの操作に必要とされるデータの作成や更新、検索や抽出、および削除の機能を提供し、リクエストを処理します。データを処理するうえでは、データ処理の不正を防止するとともに、データの一貫性ならびに完全性を確保します。

データベースの運用機能として、*保守や保全を行うことが可能です。*具体的には、コンピュータのシステム資源やデータベース領域について、運用時のモニターならびにロギングを行います。障害を検知するとともに、障害発生の影響を最小にするために、データのバックアップ・リカバリー機能などを提供します。

*データベースはいくつかのデータモデルが定義されており、データモデルに即したデータベース管理システムがあります。*

データモデルとはアプリケーション開発の効率を高めるために、データの格納や利用方法を定義しモデル化したものです。代表的なデータモデルとしては、リレーショナルデータモデル・オブジェクトデータモデルや階層型データモデル・ネットワーク型データモデルなどが挙げられます。

現在、データベースとして主に活用されているのは、リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース、NoSQLデータベースなどがあります。階層型データモデルとネットワーク型データモデルのデータベースは、現在は淘汰され利用されていません。具体的なデータベースについては、以降で解説していきます。

### リレーショナルデータベース

リレーショナルデータベース（RDB）は、*データの項目を整理し、論理的にテーブル（表）とレコード（行）・カラム（列）で表示されるモデルです。*現在リレーショナルデータベースがデータベース管理システムとして最も利用されています。

リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）はSQLを用いた主流のデータベース管理システムであり、種類が豊富です。代表的なDBMSソフトウェアは、Oracle DatabaseやMySQL・Microsoft SQL Serverなどがあります。

オブジェクトデータベース（ODB）は、*オブジェクト指向プログラミングで用いるオブジェクト形式でデータを取り扱うモデルです。*オブジェクトデータモデルを取扱い可能としたオブジェクトリレーショナルデータベース（ORDB）も提供されています。

NoSQLはNot only SQLの略で、*SQLを使わないデータベース管理システムを総称したものです。*SQLはリレーショナルデータベースで用いられる言語を表しているため、リレーショナルデータベース以外のデータベース管理システムをNoSQLと言います。開発言語には、SQL言語以外が採用されており、キーバリュー型・JSON・XMLなどが用いられます。

代表的なDBMSソフトウェアは、Apache CassandraやApache HBase、Redis、MongoDB、Amazon DynamoDBなど多彩なベンダーから提供されています。特にMongoDBやRedisは、注目の高まりとともに利用者も増加しています。

すでにお話ししたデータベース以外でも、*用途に特化した形で提供されているものもあります。*例えば、列指向データベースは、データウェアハウスの検索効率を高めるために同一列を一括で処理します。カード型データベースでは、1枚のカードをレコードとして格納し、住所録や商品データに用いています。

ここでは、DBMS（データベース管理システム）の代表例について解説していきます。*リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース、NoSQLデータベースの3分類について、実際に用いられているデータベース管理システムを順に解説していきます。*

Oracle Databaseは、リレーショナルデータベースのデータベース管理システムで、オラクル社の製品です。*Oracle Databaseは、世界初の商用RDBMSとして登場しました。*従来は、基幹系業務システムとして利用されていましたが、現在はPCからメインフレームまでカバーし、人気があります。

【参考】：[Oracle Database](https://www.oracle.com/jp/database/)

Oracle Databaseは最も古くから製品提供がされていたこともあり、標準SQLに準拠していない独自仕様が多く含まれます。そのため、オラクル社固有のスキルを持つデータベース技術者も、市場ニーズが高い状況です。

MySQLは、リレーショナルデータベースのデータベース管理システムで、GPL（GNU General Public License）に基づくオープンソースソフトウェアです。MySQLは会社買収を経て、現在オラクル社のオープンソース製品となっています。無料コミュニティ版と企業向けEnterprise Serverの2本立てで提供されています。

【参考】：[MySQL.com](https://www.mysql.com/jp/)

MySQLは、Webアプリケーションソフトウェアスタックである、LAMP（Linux、Apache、MySQL、Perl・PHP・Python）の代表的コンポーネントです。そのため*導入実績が豊富にあり、多くのWebサイトで採用されています。*

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

Microsoft SQL Serverはリレーショナルデータベースのデータベース管理システムで、マイクロソフト社によって開発されました。小規模なシステムから企業向け大規模システムまで対応可能です。

【参考】：[SQL Server](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server)

*Microsoft Windows上で.NET Frameworkを利用できますので、Windows環境に強みがあります。*現在はLinuxやDocker Engineを用いたクロスプラットフォームに力を入れています。自社クラウドコンピューティングサービス向けには、Azure SQLを提供しており連携性も十分です。

PostgreSQLは、オブジェクトリレーショナルデータベースのデータベース管理システムで、MySQLに次いでオープンソースDBMSとして人気を誇ります。稼働プラットフォームは、Linux系システムのほか、Windows・macOS Serverまで多岐に渡ります。

PostgreSQLは比較的小規模から中規模のシステムの実績が多いですが、*実証済みのアーキテクチャにより高性能・高機能・高可用性に力を入れており、拡張性が高いほか実用機能も網羅しています。*
【参考】：[PostgreSQL](https://www.postgresql.org/)

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

IBM Db2は、オブジェクトリレーショナルデータベースのデータベース管理システムで、IBMにより開発提供されています。稼働プラットフォームはメインフレームからUNIX系およびLinux系システム、Windowsと幅広く提供されています。特に*自社製のメインフレームやオフコンでの利用ユーザは非常に多く、安定した人気を獲得しています。*

【参考】：[IBM Db2](https://www.ibm.com/jp-ja/products/db2-database)

MongoDBは、NoSQLデータモデルのデータベース管理システムです。ドキュメントと呼ばれる構造的データを、JSONに似たデータ形式で管理します。これにより、*データ作成のスキーマにとらわれず、データ量と処理性能のスケーリングに対応します。*

【参考】：[MongoDB](https://www.mongodb.com/ja-jp)

Redisは、NoSQLデータモデルのデータベース管理システムです。*オープンソースソフトウェアのインメモリデータデータベースとして、メモリ上にデータを展開し、高速性を実現したデータベースです。*キーバリュー型の記述形式となります。

【参考】：[redis](https://redis.io/)

## 用途に応じてDBMSを選択しましょう

DBMSは、データモデルに応じていくつかの分類があることが分かりました。実際に使用するデータの形式や特徴、今後の需要に応じてDBMSを選択すると、データの検索や更新・蓄積などを効率的に行うことができます。

DBMSの共通知識が得られたら、**更なるスキルアップとして個々の製品知識を吸収することをおすすめします。**

データベーススペシャリストの年収は？未経験でも転職可能？

DBMSとは、データの集合体であるDBをコンピュータ上で使えるようにしたり、保全したりするソフトウェアを表します。データの量が増加したり複雑化したりした際にも、効率的に処理することができます。ここでは用語の解説から、代表的なDBMSの製品まで解説していきます。

DBMSとは、DBをコンピュータ上で構築から管理・運用まで行うためのソフトウェアを指します

DBはデータの集合体やファイルを指し、DBMSは、DBを管理するためのソフトウェアを指します

DBはいくつかのデータモデルに分類され、それぞれに応じたDBMS製品が提供されています

データベース管理システム（DBMS）とは？概要から主要製品まで解説！

VBAとはMicrosoft Officeで提供されているプログラミング言語で、「Visual Basic for Applications」の略称です。**VBAでは、特別な開発環境を用意せず、手軽にOfficeアプリケーションにおける業務効率化などを図ることができます。**

この記事では、VBAがどんなものか気になっている人のために、VBAの基本的な知識や、Officeにおける「マクロ」との関係、VBAを使ってできること、VBAを使うメリット、VBAに関する資格などについて解説していきます。

VBAは、もともとMicrosoftが手がけたプログラミング言語である「Microsoft Visual Basic」を、同社のOffice製品に搭載したものです。そのため、Visual Basicと同等の機能を持つ本格的なプログラミング言語であると言えます。

VBAは、Excel・Word・Access・PowerPoint・Outlookなどで使用することができます。*VBAを使えば、これらのOfficeアプリケーションの機能を拡張して、手作業で行っていた繰り返し作業を自動処理させるなど、作業の時間や労力を削減するのに役に立ちます。*

Officeアプリケーションで作業を自動化するものとして、「マクロ」もよく知られています。マクロとは、そもそもコンピュータの操作を自動化する機能を指し、Officeアプリケーションに限らない一般的なデジタル用語です。

それでは、VBAとマクロの違いとは何でしょうか。Officeにおけるマクロは、Officeアプリケーション上の操作を自動化する「機能」のことを指します。そして、マクロの中身は、自動化機能を実現するためのプログラムがVBAで書かれています。*VBAはマクロの機能を実現するためのプログラム言語ということです。*

これを確認する方法として、例えばExcelの「マクロの記録」で登録したマクロを編集しようとすると、VBAを記述するためのVBE（Visual Basic Editor）が起動し、そのマクロの中には記録した操作を再現するためのVBAのプログラムが生成されていることが分かります。

RPAとマクロの違いは？特徴と用途に応じた活用方法を解説！

## VBAでできること・できないこと

VBAでは定型的な作業の他に、ユーザーフォームを作成したり他のOfficeアプリケーションとの連携も可能です。一方で、VBAでできないことも確認しておきましょう。

### Officeアプリケーションを使用した作業の自動化

VBAは、Officeアプリケーションを使用した作業を自動化することができます。特に、ユーザーがデータを集計・分析するExcelと相性が良く、毎月定期的に行う業務や、決まった手順を誤りなく繰り返す必要がある処理をVBAで自動化することで、業務の効率が大きく向上します。

例えば、以下のようなことが可能です。

*1.Excelの情報を項目別にシートごと、またはファイルごとに転記する*
*2.1ヶ月記入した従業員の勤務状況を表にしてグラフにまとめる*
*3.複数の表の内容を比較して条件が合致するデータだけを抽出する*

また、Excel以外でも、それぞれのOfficeアプリケーションに応じた自動化を行うことができます。

例えばOutlookのVBAでは以下のようなことができます。

*1.メールの件名や本文に、メール作成日の日付を自動的に挿入する*
*2.メール転送の宛先を簡単に追加する*
*3.メール作成時にファイル添付忘れを防ぐため、ファイル添付ダイアログを自動的に開くようにする*

### PDFやCSVファイルを取り込んだ帳票や報告書の作成

ExcelでVBAを使用すれば、Excel以外のWordやPowerPointで作成したファイル、PDFファイルやCSV形式のファイルを読み込むこともできます。

*手動で行うと複数のアプリケーションやファイルの読み込みの操作を行う必要があり、煩雑で人為ミスが起こりやすい作業ですが、VBAを使用すれば手を煩わせることなく自動的に帳票や報告書を作成することができます。*

*VBAを使用すると、ExcelやAccessでユーザーフォームやダイアログボックスを作成することができます。*

例えば、画面上に文字を入力するテキストボックスと、プログラムを実行するためのボタンを配置してオリジナルのユーザーフォームを作成し、処理ごとに変化する条件を与えて自動化処理を行うことができます。

また、VBAのプログラムで入力チェックを実装すれば、入力したデータが処理に必要なデータとして適切であるかどうかのエラーチェックを行い、自動でデータを訂正したり警告を表示させたりすることもでき、手作業による入力ミスを防いでさらに効率化を図ることもできます。

### Officeアプリケーションの連携

VBAを使用することで、Officeアプリケーション同士を連携させて作業を行うこともできます。業務上、Excel・word・Accessなど複数のアプリケーションを併用してデータを処理する必要がある場合には大きな効果を発揮します。

*例えば、Accessから読み込んだデータを使ってExcelでグラフを作成し、そのグラフをWordの文書に挿入することも可能です。また、ExcelのセルをWordに挿入し、Excel側で入力したデータをWordに反映させるということもできます。*

VBAはOfficeアプリケーション上であらゆる業務の効率化に使えますが、向いていないことやできないこともあります。

*VBAはOfficeアプリケーションの制限の範囲内でしかプログラムを動かせません。*例えばExcelのワークシートでは1,048,576行、16,384列までのデータを取り扱えますが、それ以上のデータの処理が必要になる場合、そもそもExcelが対応していないためVBAでの作業を行うことができません。

【参考】：[Excel の仕様と制限](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%AE%E4%BB%95%E6%A7%98%E3%81%A8%E5%88%B6%E9%99%90-1672b34d-7043-467e-8e27-269d656771c3#ID0EDBD=Newer_versions)

Excelで動作可能な範囲内であっても、大量の処理をVBAで行う場合、データ量が多くなるほど処理が重くなります。そのため、膨大な量のデータの処理を行う場合はAccessや他のデータベース管理ソフトウェアを利用するなどする方がいいでしょう。

また、VBAはOfficeアプリケーションで行えるあらゆる業務の自動化に使えますが、外部のシステムの構築やアプリケーションの開発はできません。

Office以外で動くアプリケーションを開発する場合はJavaやPythonなど、また、Webアプリケーションなどの開発はPHPやRubyなど、その分野を得意とする他のプログラム言語を使用する必要があります。

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

PHPとは一体何か？他のプログラミング言語と異なるポイントを解説！

Rubyとは何か？Rubyの特徴やできることについて解説

VBAには、Officeアプリケーションの業務効率化を実現できるだけでなく、他にも多くのメリットがあります。

VBAはOfficeに備わっていて特別な環境設定も不要です。**また、マクロの記録で操作の大まかな流れを記録してからVBAのコーディングに移ることができるため、プログラミングの初心者でも容易に扱うことができます。**

### 動作が分かりやすく運用しやすい

VBAはプログラムを記述して、すぐにOfficeアプリケーション上で動作を確認することができ、実行結果を見ながらコーディングを進めていくことができます。*そのため他のプログラミング言語よりもコードの動作を直感的に理解しやすく、開発や運用がしやすいというメリットがあります。*

### 開発や運用のコストを抑えられる

VBAは、Officeアプリケーションがあれば特別な開発環境の構築や機能の追加購入なしで使用できるため、開発や運用のコストを抑えることができます。

*Officeアプリケーション以外に使うことはできませんが、一般的に日常業務での使用頻度が高いExcelやAccessなどで処理の効率化を行えるのは大きなメリットと言えるでしょう。*

### インターネット上に参考情報がたくさんある

VBAを使用していて困ったときには、様々なWebサイトに、OfficeアプリケーションごとのVBA活用例、VBAの用語の読み方や使い方の説明、VBAのコーディングのルール、VBAのサンプルコードなどが掲載されています。

*簡単なものであれば、日常業務で行いたい効率化の多くはインターネット上の情報を参考に実現できるでしょう。*

VBAの勉強を本格的にしたくなったときには、VBAの資格取得を目指すのも良いでしょう。VBAの資格には、オデッセイコミュニケーションズが主催する「VBAエキスパート」があります。

【参考】：[VBAエキスパート公式サイト](https://vbae.odyssey-com.co.jp/)

VBAエキスパート試験は、Excel・AccessのVBAスキルを評価する資格です。ExcelVBAベーシック・ExcelVBAスタンダード・AccessVBAベーシック・AccessVBAスタンダードの4種類の資格があり、Excel・Accessそれぞれのスタンダードは、ベーシックの上位試験となります。

*VBAエキスパート試験を受験することでVBAのスキルアップを目指し、日々の業務のさらなる効率化を目指すきっかけとなるでしょう。*

### テキストや参考書で勉強し、練習問題を解いて対策する

*VBAエキスパートを受ける場合、公式テキストやVBAの参考書を活用して勉強を行いましょう。*独学では不安な場合や、しっかりとスキルを身に付けたい場合は、対策講座を受講することもできます。

また、公式サイトにはサンプル問題が掲載されている他、練習問題を掲載している一般Webサイトや参考書も多数あります。多くの練習問題をこなして、試験の合格を目指しましょう。

【参考】：[学習するには｜VBAエキスパート公式サイト](https://vbae.odyssey-com.co.jp/study/)

## VBAを活用して業務の効率化を図ろう

ここまで、VBAについての様々な知識をご紹介してきました。VBAでどんなことができるか、どのようなメリットがあるかなど、イメージが湧いたかと思います。

**VBAは他のプログラミング言語に比べて始めやすく、日々の業務効率向上にも直接つなげやすい言語です。**実際に、自分が毎日Excelなどで面倒な手作業に時間をかけている心当たりがあれば、VBAの利用を検討してみてください。

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

Microsoft ExcelやAccessなどで、VBAを使えば業務の自動化が可能です。ですが、VBAとは一体どのようなもので、同じく自動化の機能であるマクロとはどう違うのでしょうか。この記事ではこのような疑問に答えるため、VBAの基本的な知識やメリットなどを解説します。

VBAは「Microsoft Visual Basic」で、Officeアプリケーション上で使えるプログラミング言語である

VBAを使用することで、繰り返し作業や定型作業の自動化などの業務効率化を行うことができる

VBAのメリットは、初心者でも取り組みやすく、開発や運用に大きなコストがかからないことである

VBAとは？基本的な知識やできること、マクロとの違い、メリットを解説！

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

昨今ChatGPTの登場もあり、AIという言葉を知らない人がいないほど、AIが一般化してきました。私たちの身の回りでも至る所でAI技術が利用されています。その結果、人気の高い職種と言われるITエンジニアの中でも、とりわけAIエンジニアに注目が集まっています。

とはいえ、AIエンジニアは何をする人なのかと尋ねられると、的確な答えが浮かばない人も少なくないかもしれません。この記事ではAIエンジニアを目指す方に向けて、*AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、必要な資格や転職方法などについて解説していきます。*

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

AIエンジニアを目指すには、AIエンジニアの仕事内容を理解することが必要です。*AIエンジニアは役割ごとにそれぞれ呼称があり、それらを総称してAIエンジニアと呼びます。*AIエンジニアでも役割ごとに仕事内容が異なりますので確認しておきましょう。

### AIエンジニアの3つの職種と役割

AIエンジニアはAIに関する知識や技術を用いてAIの開発を行ったり、AIを用いてデータ解析を行ったりするエンジニアのことです。**ここではAIエンジニアの中から主な3つの職種について紹介します。**

*■ 機械学習エンジニア*
AI開発には欠かせない技術として、機械学習（Machine Learning）があります。機械学習はデータをコンピュータに読み込ませ、そのデータを用いて反復学習をさせることによって、データから一定のパターンや特徴を導き出し、それらから答えを導き出す手法です。

機械学習では学習の手順を示したアルゴリズムを組み込んだプログラムを用います。機械学習の中でも人間の思考パターンに近いニューラルネットワークを用いた、深層学習（Deep Leraning）と呼ばれるものも、機械学習の一種です。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

*■ データサイエンティスト*
データサイエンティストは、膨大な量のデータを収集・分析して顧客が活かせる形に整え、ビジネスの課題に対する解決案を提案するAIエンジニアです。ビッグデータ解析のためのAIモデル構築を担うほか、データ分析におけるAIの活用方法を提案するのも役割の1つです。

データサイエンティストの仕事内容には、データ収集と利用しやすいフォーマットへの変換、Pythonなどの言語を用いたデータマイニングのためのプログラミング、データに潜むパターンの発見などが含まれます。データ分析手法の最新動向の把握やシステム開発部門や情報システム部門とのコミュニケーションも重要となります。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

*■ データアナリスト*
データアナリストはビジネス寄りの職種であり、AIのデータ分析結果に基づいて事業課題の特定や解決方法の提案などを行います。データサイエンティストよりも、コンサルティング能力や経営者側とのコミュニケーションに重きが置かれます。

データアナリストはAIをビジネスの現場で実際に活用するフェーズにおいて欠かせない人材であり、政府が掲げる各産業分野でのDX推進において重要な役割を担っています。

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

AIエンジニアという職種の年収データが見当たりませんので、代わりに「製品開発／研究開発全般」の年収データを参考に見てみましょう。

製品開発／研究開発全般の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収477万円（※2024年6月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円ですので、製品開発／研究開発全般の職種は一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*AIエンジニアという職種がまだ定まっていませんが、ビジネス分野でもAIは大きく注目されており、AIエンジニアの年収が一層高まっていくものと思われます。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## AIエンジニアをおすすめする理由

AIエンジニアは難しい仕事であるというイメージがあり、特に文系出身者や未経験者から敬遠されがちですが、*次の理由からAIエンジニアを目指すべき職業としておすすめします。* 難易度は決して低くはありませんが、しっかりキャリアパスを描き、失敗を恐れずチャレンジしてみましょう。

ChatGPTの出現や、AI搭載家電の普及、DX推進やビッグデータ活用など、AI市場は急速に拡大している一方、IT人材、とりわけAI人材の不足が深刻になっています。

経済産業省の「ＩＴ人材需給に関する調査（概要）」によれば、AI市場が平均的な伸びを示した場合でも、2030年にはAI人材の需給ギャップが12万人を超えると予測されています。

こうした状況から、AI人材は喉から手が出るほど必要とされており、AIエンジニア未経験者歓迎の募集記事も頻繁に見られるようになっています。**このように需要の伸びがが強まっている中、AIエンジニアの職業に就くメリットは計り知れないと考えられます。**

【参考】：[ＩＴ人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜(３) AI 人材の需給について｜経済産業省 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

AIの活用で人の仕事がなくなると言われていますが、反対に人の仕事はAIによってより効率化されるということです。AIはうまく活用することで人を幸せにしてくれます。**そのようなAI技術の開発に携われるのは非常にやりがいのあることです。**

ITエンジニアの仕事の中でもプログラミングなどはAIによって自動化されていくと考えられていますが、AIエンジニアはAIの開発や実装に関わるエンジニアであるため、最もAIに置き換わらない仕事と考えられます。

また、AIは技術革新が速いため、常に新しい課題に取り組み、常に自己研鑽が必要な職業です。「きついからやめとけ」などの声が聞かれることもありますが、向上心の高い方にとっては、やりがいのある打ってつけの職業と言えます。

AIエンジニアはなくなる ？なくならない理由と必要なスキルを解説

AI分野は技術革新のスピードが速く、常に知識をアップデートすることが求められます。常に研究し、学ぶということは簡単なことではありませんが、得た知識や情報はステップアップの大きな力となります。

**AIエンジニアはIT業界の中でも最先端を行く職種であるため、キャリアアップがしやすいというメリットがあります。**AIコンサルタント、データサイエンティストといった職種では高額な報酬も期待できるでしょう。

## AIエンジニアに必要な知識とスキル

実際にAIエンジニアとして活躍するには、どのような知識とスキルが必要になるのでしょうか。AIエンジニアが身に付けるべき知識やスキルは多岐に渡り、機械学習・データサイエンスなど携わる分野によっても変わってきますが、*以下の3つはAIエンジニアを目指すうえで特に重要な、土台となる知識・スキルです。*

AIを開発するには、当然のことながらプログラミングが必要です。AIの分野では、数あるプログラミング言語の中でも**「Python」や「R言語」がよく使われます。**Pythonには機械学習向けのライブラリが豊富にあり、R言語は統計解析に向いています。

他にも、「JavaScript」や「C++」などが使われることもあります。携わりたい業務に合わせて複数の言語を習得しておくと有利です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

JavaScriptとは？特徴・メリット・何ができるのかを解説

C++とは？入門者のための基礎知識や始め方、資格情報を徹底解説

AIのプログラムは数学の理論がベースになっています。また、データ分析は統計学の理論がベースになっています。そのため、AIエンジニアには、統計学や数学の知識が求められます。

**統計学や数学の知識は、AI開発の要となる機械学習やアルゴリズムを理解するうえでも重要です。**確率、統計、微分積分、線形代数といった理論を用いることで、最適なデータ解析方法を導き出すことができます。

理系学部で学ぶような高度な知識でなくとも、高校や大学の教養課程で習得できるレベルの基礎的な知識は身に付けておきたいところです。

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

AIの分野では、ビッグデータと呼ばれる大量のデータを扱います。そのビッグデータを効率的に活用するには、データが格納されているデータベースの運用スキルが必要となります。

データベースの定義や操作、制御を行う際に使われるのがデータベース言語です。データベース言語の中でも**特に「SQL」は代表的な言語で、AI分野に限らずよく使われます。**こういった言語も、データベースを運用する際には欠かせません。

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

## AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアになるには、スキル以外にもその人自身の適性が必要です。では、どのような人がAIエンジニアに向いているのか、素質面について見ていきましょう。*仕事の特性上、以下の3つの資質を有する人が人が向いています。*

資質は努力することで高めることが可能ですので、今不足する資質は何なのかを把握することが重要です。

### ロジカルシンキングが得意な人

AIエンジニアは大量のデータを集め、それをアルゴリズムのプログラムを用いて解析し、データから答えを導きます。**アルゴリズムを考え出すにはロジカルシンキング（論理的思考能力）が必須です。**主観や直感に頼らず、筋道立てて客観的にものごとを判断できる人はロジカルシンキングが得意な人です。

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

AI開発では実際に手を動かしてスキルを身につけていきます。**AIを開発したいという欲求や好奇心が必要です。**AI技術は日々進化していますので、最新の技術を学び、新たなアイデアを編み出す知的好奇心の旺盛な方に向いています。

AIの多くは単なる自動化だけではなく、あるべき形は何かというところから開発が始まります。あるべき形は何か、どこに問題があるのか、を常に考えるような問題意識の高さが求められます。従って、**AIエンジニアは常日頃から問題意識を持ち、解決や改善が得意な人が向いています。**

AIエンジニアに向いている人とは？適正が重要？仕事内容や必要なスキルも解説

## AIエンジニアになるために知っておきたいこと

最近では未経験者歓迎の求人も増えていますが、AIエンジニアとして必要なスキルを備えている人の方がやはり有利です。効率よくスキルを習得するために、資格の取得をおすすめします。大学で数学や統計学を学んだ方はAIエンジニアに近い位置にいるかもしれませんが、それでも資格はあるに越したことはありません。

また、転職してAIエンジニアになろうとしている場合は、できるだけ確実かつ効率的に転職活動をしなければなりません。ここでは、*AIエンジニアになりたい人が転職を有利にすすめるために取得しておきたい資格と、転職エージェントの活用について解説します。*

### AIエンジニアになる上で役立つ資格を取得する

AIエンジニアになるには、**スキル証明となる資格を取得しておいた方がよいでしょう。**これからAIエンジニアへの転職を目指す方におすすめの資格を紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

*■ 基本情報技術者試験（FE）*
ITエンジニアへの登竜門と言われる人気の国家資格です。ITに関する基本知識を有するスキル証明となりますので、転職前には取得しておきたい資格の1つです。基本情報技術者試験に合格した人は、その上位資格に当たる「応用情報技術者試験（AP）」にチャレンジしましょう。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*
G検定は「AIをビジネス活用する上で必要な基礎知識、リテラシーを備えていることを証明する検定試験です。試験内容はどちらかといえばビジネス寄りですが、AIエンジニアを目指す上でAIに関する全般知識、ディープラーニングなどの知識を体系的に学ぶのには適した検定資格です。

【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)

G検定とは？試験概要・受験のメリット・必要な勉強時間を解説！

*■  E資格（エンジニア資格）*
E資格はエンジニア資格の意味で、ディープラーニングに関するエンジニア向けの検定資格です。ディープラーニングに関する理解と、ディープラーニングを実装するための能力や知識が問われる試験です。G検定と併せて取得するエンジニアが多く、同時取得可能な資格ですので、ぜひ積極的にチャレンジしてみてください。

【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■  Python3エンジニア認定基礎試験*
Pythonは機械学習では最もよく利用される言語です。しかも、文法が平易で初心者でも学びやすいという特徴があります。Python3エンジニア認定基礎試験は基本的な文法やデータ構造、クラスや標準ライブラリなどに関する知識が問われる試験です。

実践スキルを問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」もありますので、Python3エンジニア認定基礎試験に合格した方は、こちらにチャレンジすることをおすすめします。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

Python3エンジニア認定基礎試験とは？勉強方法や難易度を紹介

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

AIエンジニアの求人は機械学習エンジニアや深層学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストといった職種名での募集もあり、求人情報を探すのに苦労するかもしれません。

また求人情報からだけでは、企業が求める人物像が自分自身にマッチしているのか否かを判断するのもたやすいことではありません。

**自分が希望する仕事にマッチする求人を探すには、転職エージェントの活用をおすすめします。**初めての方は抵抗があるかもしれませんが、転職エージェントに登録するだけで、後は担当者がヒアリングをしながら自分に最適な求人を見つけてくれますので、安心して求職活動を行えます。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

AIの発展には目を見張るものがありますが、そのAI開発に従事するAIエンジニアは何をするエンジニアなのでしょうか？この記事ではAIエンジニアを目指す方に向け、AIエンジニアの仕事内容、求められるスキル、向いている人、効果的な転職方法などについて解説します。

AIエンジニアはChatGPTのようなAIサービス、自動運転AIの開発、ビッグデータ解析などを行う

AIエンジニアの職種は機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、データアナリストなどがある

AIエンジニアにはロジカルシンキングが得意で好奇心旺盛、問題意識の高い人が向いている

お役立ち記事